uu.seUppsala universitets publikasjoner
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Real-valued syntactic word vectors
Uppsala universitet, Humanistisk-samhällsvetenskapliga vetenskapsområdet, Språkvetenskapliga fakulteten, Institutionen för lingvistik och filologi. (Computational linguistics)
Uppsala universitet, Humanistisk-samhällsvetenskapliga vetenskapsområdet, Språkvetenskapliga fakulteten, Institutionen för lingvistik och filologi. (Computational linguistics)
2019 (engelsk)Inngår i: Journal of experimental and theoretical artificial intelligence (Print), ISSN 0952-813X, E-ISSN 1362-3079Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert) Published
Abstract [en]

We introduce a word embedding method that generates a set of real-valued word vectors from a distributional semantic space. The semantic space is built with a set of context units (words) which are selected by an entropy-based feature selection approach with respect to the certainty involved in their contextual environments. We show that the most predictive context of a target word is its preceding word. An adaptive transformation function is also introduced that reshapes the data distribution to make it suitable for dimensionality reduction techniques. The final low-dimensional word vectors are formed by the singular vectors of a matrix of transformed data. We show that the resulting word vectors are as good as other sets of word vectors generated with popular word embedding methods.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2019.
Emneord [en]
Word embeddings, context selection, transformation, dependency parsing, singular value decomposition, entropy
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:uu:diva-392095DOI: 10.1080/0952813X.2019.1653385OAI: oai:DiVA.org:uu-392095DiVA, id: diva2:1346760
Tilgjengelig fra: 2019-08-29 Laget: 2019-08-29 Sist oppdatert: 2019-08-29bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(830 kB)109 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 830 kBChecksum SHA-512
c8b21e2430f2cf9ef33eb7d40772300ad515368f115d6cc3d55d90f9e8837c13bdecbc35e61622451e6173a8565bd931c3b6593ac416bd89619ca5c8c619cda1
Type fulltextMimetype application/pdf

Andre lenker

Forlagets fulltekst

Personposter BETA

Basirat, AliNivre, Joakim

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Basirat, AliNivre, Joakim
Av organisasjonen
I samme tidsskrift
Journal of experimental and theoretical artificial intelligence (Print)

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 109 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

doi
urn-nbn

Altmetric

doi
urn-nbn
Totalt: 118 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf